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在Pandas中，iloc和iterrows()都是常用的數據訪問方法，但它們在性能上存在顯著差異。以下是對這兩種方法的詳細性能對比：
iloc的性能特點：iloc是基于整數位置的索引，用于選擇數據，通常用于基于索引的切片操作。iterrows()的性能特點：iterrows()返回一個迭代器，迭代DataFrame的每一行Series對象。iloc或loc會導致較慢的執行速度，因為它們在每次迭代時都會計算索引。iterrows()雖然直觀，但在處理大型DataFrame時效率較低，因為它是一次性產生一行的生成器方法。at和iat，它們專門用于訪問單個元素，且執行速度更快。apply()或applymap()等向量化操作通常更為高效。iloc和loc進行循環迭代，而應優先考慮使用at、iat、apply()或applymap()等方法，這些方法在性能上有明顯優勢。通過上述分析，我們可以看出iloc和iterrows()在性能上各有優劣，選擇合適的方法可以大幅提升數據處理效率。
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